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# 散度

机器学习、深度学习中的信息熵、相对熵(KL散度)、交叉熵、条件熵

  信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的,其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作《A Mathematical Theory of Communication》中提出的。如今,这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念,也被广泛的应用到了其他的领域中,

playoffs 2020-01-17

ELBO 与 KL散度

浅谈KL散度一、第一种理解相对熵又称为KL散度,信息散度,信息增益。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。根据shannon的信息论,给定一个字符集的概率分布,我们可以设计一种编码,使得表示该字符集组成的字符串平均需要的比特数最少。假设这个字符

OccamsRazor 2018-01-13
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